library(latticeExtra) 

## Einladen der Datendata in das Workspace
data <- read.csv("E:/SpeziellePhysischeGeographie/dataset_single_qc.csv")
data

## Erstellen eines Histogramms fuer t_wxt und st_wxt
histogram(~data$st_wxt, breaks=50, type="count", xlab="Bodentemperaturverteilung",
          ylab=" Prozentanteil", main="Bodentemperaturhistogramm")
histogram(~ data$t_wxt, type="count", breaks=10, xlab="Temperaturverteilung",
          ylab="Prozentanteil", main="Temperaturhistogramm")

## Sigma-Umgebungen herausfinden, dazu zunaechst den Mittelwert berechnen 
## (mithilfe der Funktion mean() und dann die Funktion sd() anwenden.
mean <- mean(data$t_wxt)
mean ## der Mittelwert betraegt ~77, was keinen Sinn macht, da die sonstigen Werte
     ## alle zwischen 16 und 22??C liegen.
sd <- sd(data$t_wxt) ## Dementsprechend ist auch die Standardabweichung bzw. die
sd                    ## 2-Sigma-Umgebung sehr gro??. Siehe n??chste Zeile, ca. 2821.
sg_zwei <- 2*sd          ## --> very unusual values
3*sd          ## --> impossible values
min(data$t_wxt)
max(data$t_wxt)
min(data$st_wxt)
max(data$st_wxt)

## Boxplot erstellen. Wenn Ausreisser drin bleiben, laesst sich der Plot nicht 
## mehr nicht mehr erkennen, weil die X-Achse so zu lang ist. Wenn man die 
## Ausreisser herausnimmt, kann man ihn erkennen--> outline=F.
median(data$t_wxt)
boxplot(data$t_wxt, horizontal=T, boxwex=0.25, outline=T)
boxplot(data$st_wxt, horizontal=T, boxwex=0.25, outline=F, width=0.5, 
				varwidth=F)

##fehlerhafte Werte ausgeben

fehler_param <- ifelse(data$t_wxt>sg_zwei, data$t_wxt,)
fehler_param <- if(data$t_wxt>sg_zwei) data$t_wxt
fehler_param <- c(data$t_wxtsg_zwei)
fehler_param <- lapply(1:length(data$t_wxt), function(i) {
	data$t_wxt[i]>sg_zwei

fehler_param